Iterate.ai 获得 640 万美元资金，推动企业 AI 向边缘部署和安全发展

在战略性地巩固其在企业人工智能领域的领导地位方面，Iterate.ai 已经获得了 640 万美元的资金支持。该轮融资由 Auxier Asset Management 领投，并包括著名投资者 Peter Cobb、Mike Edwards 和 Dave Zentmyer——他们都是 eBags 的前董事会成员，eBags 是一家在线旅行零售商，创始人是 Iterate.ai 的 CEO Jon Nordmark。

这种高调的重逢并非偶然。Iterate.ai 的创始团队长期以来一直表现出预测数字趋势的非凡能力，甚至在趋势达到巅峰之前就已经预测到了。2015 年，他们在公司名称中添加了 “.ai” 后缀——这是在 ChatGPT 将人工智能推向主流的七年前。这种预见现在驱动着 Generate Enterprise，这是一款专注于隐私的、可在本地部署的 AI 助手，以及 Interplay，这是一款拥有专利的低代码 AI 开发平台。它们共同重塑了企业采用和扩展智能软件的方式——以安全和无供应商锁定的方式进行。

企业 AI 未来的务实愿景

“Iterate.ai 的 AI 创新方法不仅具有前瞻性，而且非常务实，” 投资者 Peter Cobb 说，他之前曾联合创立 eBags，并曾担任 Designer Brands (DSW) 的董事。 “该团队专注于解决现实世界的问题——例如，如何在边缘设备上完全离线运行强大的 AI，或者如何将部署成本从数百万美元降低到仅几千美元。”

这种理念是 Generate 的核心：一款本地优先的 AI 平台，旨在在诸如 AI PC 或销售终端等设备上运行 检索增强生成 (RAG) 工作流。与典型的基于云的解决方案不同，Generate 在本地执行所有语言模型推理、文档搜索和自动化——从而提高了隐私性和性能。其无需互联网的架构使其非常适合零售、医疗保健和政府等领域，在这些领域，数据敏感性和延迟至关重要。

Agentic AI 的基础设施

Iterate 的旗舰平台 Interplay 通过提供用于构建 AI 工作流的视觉化、拖放式开发环境来补充 Generate。这些工作流被称为 代理系统。它们不是静态的聊天机器人——它们是可以遵循逻辑树、执行上下文感知任务并跨内部文档、API 和企业数据库链接操作的自治代理。

在 Interplay 中构建的 Agentic AI 工作流依赖于一系列机器学习模型——从针对嵌入式硬件优化的轻量级 小型语言模型 (SLMs) 到能够理解细致语言的高级 大型语言模型 (LLMs)。Interplay 还集成了一个用于语义搜索和 RAG 管道的向量数据库层，以确保对非结构化信息（如合同或财务文件）进行快速准确的访问。

这种创新背后的推动力是 Iterate 的联合创始人兼首席技术官 Brian Sathianathan，他曾是苹果公司的工程师，也是开发第一款 iPhone 的秘密产品小组的原始成员之一。他的硬件软件优化经验在 Interplay 适应多样化的芯片组（从英特尔 CPU 和 AMD GPU 到 NVIDIA CUDA 核心和高通的边缘处理器）方面得到了体现。

建设和扩张的遗产

投资者和前史泰博斯高管 Mike Edwards——他曾在 Nordmark 之后领导 eBags——强调了创始团队之间的信任和成绩。 “这是一个非常有经验的团队，他们理解产品、企业营销和新兴技术。Iterate 将具有远见的平台与可衡量的客户 ROI（如 Ulta Beauty、富士胶片和 Circle K）相结合的能力在今天的 AI 风景中是罕见的。”

曾在 Lands’ End 任职的 Zentmyer 称赞该团队在获得关键硬件和分销合作伙伴方面的勤勉。 “Iterate 已经花了过去 18 个月的时间赢得了 NVIDIA、Qualcomm 和 TD SYNNEX 等巨头的信任。这些关系很难赢得，无法伪造——它们证明了 Iterate 的企业就绪度。”

为规模而建，为安全而设计

安全性和数据主权正在成为 AI 采用的决定因素。凭借其空气隔离部署、基于角色的访问控制和本地推理引擎，Iterate 为企业提供了对其数据处理方式和位置的完全控制权。这就是为什么许多客户选择 Generate 和 Interplay 来在安全的政府设施、金融机构和注重隐私的零售商中运行 AI。

与传统的 AI 堆栈不同，传统的 AI 堆栈需要自定义微调或大量 GPU 配置，Iterate 的平台依赖于模块化组件和零信任架构来实现快速部署——无论是否具有云访问权限。

结论